基于PSO-BP神经网络的草原放牧策略研究

土壤有机碳是土壤化学物质的重要组成部分，建立其与其它化学物质的灰色关联模型，同时与放牧强度进行联合分析，得出适当放牧有助于提高土壤有机碳的循环。由于预测数据维度较多，选取BP神经网络模型能够有效预测，采用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)对神经网络模型的参数进行优化，提高模型精度，最后求得土壤化学物质预测表。

草原放牧策略是指在草原生态系统中合理管理放牧活动的方法和措施。利用主成分分析中的因子分析法判断土壤各化学性质对环境影响的响应，可以得出土壤有机碳、土壤无机碳和土壤碳氮比受环境影响较大的结论[1]。结合相关数据采用ARIMA 时间序列模型可以建立不同放牧策略对草原土壤化学性质影响的数学模型，同时可视化预测结果[2]。放牧的效应依赖于优势植物的种类以及选取的功能性状[3]。

草原放牧是许多地区的重要经济活动，研究放牧策略有助于实现草原资源的可持续利用，保障牧民的生计需求，并避免过度放牧引起的土地退化和资源枯竭[4] [5] [6] [7] [8]。研究放牧策略有助于保护和恢复草原生态系统的稳定性和多样性，避免草原退化、荒漠化和生物多样性丧失[9]。动物管理策略有利于先民拓展绿洲生存空间，充分利用山地与低地间多样化气候环境下的多种植物资源，最大化牧业产出和收益。多元化的生计方式是早期先民适应吐鲁番极端干旱环境最适宜的、富有弹性的策略，是促进当地史前文明持续发展的重要动力[10]。刘嘉慧[11]利用多光谱无人机和植被冠层分析仪，获取放牧期间日尺度草地叶面积指数信息，定量分析不同放牧策略对草地叶面积指数及牧牛行为变化的影响。总之，研究放牧策略对于维护生态平衡、保障经济发展、促进社会稳定以及应对气候变化等方面具有重要意义，有助于实现草原生态系统的可持续发展和人与自然的和谐共处。

2. 模型建立 2.1. 灰色关联度模型 土壤中的化学性质影响着植被生长以及土地的优劣，它包括土壤PH 值、土壤全N、土壤P、土壤K以及土壤有机碳等，土壤有机碳是人们最关注的对象，因为它是土壤肥力和基础地力的最重要的物质基础，影响着耕地的生产力。因此分析土壤有机碳与其它化学性质的关系，有助于制定合理的放牧政策。

由于土壤有机碳随着环境和牧群的影响而不断变化，关联分析实质上也是一个动态发展的过程，即动态比较，系统各个时期相关统计数据的几何比较。

1、设存在序列 ( )( )( )()1 , 2 , , xxxx k= (1) 存在映射关系： :fxy→ ( )()( ), 1,2, , fx cy cck== (2) 上式为序列x 到序列y 的数据变换，且存在6 种变换方式。

(1) 初始化变换